智能体编排

如何让智能体真正发挥价值，精准对接用户需求？接下来，就让我们一同深入探索智能体的编排之道，看看哪些核心功能能帮助我们打造出既强大又实用的智能体。在开始之前，有一个关键原则需要牢记：智能体的优劣，从不取决于功能的堆砌或流程的繁琐。真正能称之为 “优秀” 的智能体，是懂得用 “巧劲” 的 —— 精准筛选出最适配的资源（插件、工作流、MCP、数据表、知识库等），用最精练的组合，直击用户需求的核心。

创建智能体

找到工作空间→智能体开发→创建智能体 alt text 填写智能体名称、智能体功能介绍和添加图标

更新智能体

点击左上角编辑按钮 alt text 弹出更新智能体设置框，可以修改智能体名称、功能介绍和图标

编排

模型设置

智能体在不使用其他工具时，也是会自带模型，可以制作成普通的对话大模型来使用，点击编排区域右上角的模型设置按钮
弹出模型设置对话框，点击左侧会话模型下拉列表选择对话使用模型
当设置右侧推理模型时，用户可在会话窗口下方切换当前对话模型为推理模型，如果模型设置本身即为推理模型，此选项可不设置
生成多样性包含四种模式（默认使用平衡模式）：
- 精确模式：严格遵循指令生成内容，适用于需准确无误的场合，如正式文档、代码等
- 平衡模式：在创新和精确之间寻求平衡，适用于大多数日常应用场景，生成有趣但不失严谨的内容
- 创意模式：激发创意，提供新颖独特的想法，适合需要灵感和独特观点的场景，如头脑风暴、创意写作等
- 自定义模式：通过高级设置，自定义生成方式，根据需求，进行精细调整，实现个性化优化再介绍下这两个参数的作用：
- 生成随机性（temperature）：这个参数的英文描述为temperature，调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与 “Top p” 同时调整。
- Top p为累计概率：模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到 Top p 值。这样可以限制模型只选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与 “生成随机性” 同时调整。
输入及输出设置：
- 携带上下文轮数：设置带入模型上下文的对话历史轮数。轮数越多，多轮对话的相关性越高，但消耗的 Token 也越多。
- 最大回复长度：控制模型输出的 Tokens 长度上限。通常 100 Tokens 约等于 150 个中文汉字。

系统提示词

在大模型交互中，系统提示词（System Prompt）是在用户与模型正式对话前，预先设置给模型的 “底层指令”。它相当于给模型定下的 “行为准则” 或 “角色定位”，用于全局约束模型的回答风格、能力范围、价值观倾向等，是比用户输入的普通提示词（User Prompt）更基础的引导。平台提供AI自动生成系统提示词 alt text 点击替换即可填入系统提示词输入框

插件

插件能够让智能体调用外部API，例如搜索信息、浏览网页、生成图片等，扩展智能体的能力和使用场景。 alt text 将鼠标移动到插件卡片上，右侧出现设置按钮点击设置按钮，弹出插件设置界面

参数：调用插件需要给插件提供的变量数据，参数是在插件创建时由作者定义的，所以无法对参数进行增删改，但可以调整参数的默认值和是否开启参数，当参数设置为关闭时，大模型将无法看到该参数。如果该参数设置了默认值并且不可见，则在调用时，智能体会默认只使用这个设定值。如下示例，给联网搜索插件设置两个默认值，并且关闭参数可见输入要求智能体调用联网搜索，智能体调用联网搜索插件时，query参数设置为默认值提交给联网搜索插件，调用结果如下
调用方式：自动调用：用户每次发送消息后都会触发调用一次按需调用：由模型根据任务情况决定是否需要调用手动选择：由用户决定是否使用该工具，在用户选择的情况下和自动调用效果一样手动选择+按需调用：用户选择后，由模型根据任务情况选择是否需要调用；用户不选择则不会调用
异步运行：任务进入异步运行时默认返回一条回复内容，用户可以继续对话，任务在后台运行完成后会通知用户
异常处理：异常时中断流程，异常时输出给大模型的默认信息
卡片绑定：调用插件时，会在右侧显示展示台展示卡片信息，先选择卡片样式，然后为卡片选项绑定数据源，开启点击卡片跳转（绑定后，用户在智能体对话流中点击卡片可跳转至其他页面）

工作流

工作流支持通过可视化的方式，对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合，从而实现复杂、稳定的业务流程编排，例如旅行规划、报告分析等。 alt text 工作流的配置同插件类似，配置中增加了输出方式，选择是否直接输出，如果选择“是”，将会把工作流运行结果直接输出到会话框中，不会再经过大模型总结输出。

MCP

智能体可以通过标准化协议（MCP）连接各类服务API并发起调用。 alt text MCP设置参考插件配置。

文本

将文档、URL、三方数据源上传为文本知识库后，用户发送消息时，智能体能够引用文本知识中的内容回答用户问题。 alt text 知识库设置:搜索策略：从知识库中获取知识的检索方式,不同的检索策略可以更有效地找到正确的信息，提高其生成的答案的准确性和可用性。混合（结合全文检索与语义检索的优势，并对结果进行综合排序）、语义（基于向量的文本相关性查询，推荐在需要理解语义关联度和跨语言查询的场景使用）、全文（依赖于关键词的全文搜索，推荐在搜索具有特定名称、缩写词、短语或ID的场景使用） 最大召回数量：从知识库中返回给大模型的最大段落数，数值越大返回的内容越多 最小匹配度：根据设置的匹配度选取段落返回给大模型，低于设定匹配度的内容不会被召回 无召回回复：当知识库没有召回有效切片时的回复话术 alt text

数据表

以表格结构组织数据，可实现类似书签和图书管理等功能。 alt text

变量

用于保存用户个人信息，让智能体记住用户的特征，使回复更加个性化。默认系统变量包括：

名称	描述	类型	是否必须
SYS_USER_ID	平台用户ID	系统变量	是
USER_UID	用户唯一标识	系统变量	是
USER_NAME	用户名称	系统变量	是
AGENT_ID	智能体唯一标识	系统变量	是
CONVERSATION_ID	会话唯一标识	系统变量	是
REQUEST_ID	请求唯一标识	系统变量	是
AGENT_USER_MSG	用户消息	系统变量	是
CHAT_CONTEXT	会话上下文消息列表	系统变量	是

也可新增变量，点击新增按钮，弹出编辑或添加变量对话框，在对话框中输入变量名称（名称需要符合命名规范），展示名称只有当下方的输入方式选择为控件时，在控件上显示的名称。 alt text 输入方式是在对话界面显示一个控件，通过用户在控件上的输入给此变量赋值，提供的控件仅为较为常用的形式，如现在新增一个name变量点击确定后就会在对话界面显示此控件